5 módszer az üzleti adatok kiértékeléséhez

Manapság sok beszélünk arról, hogy mi történik a nagy adat-informatikai beállítások létrehozásában, kezdve az Apache Hadoop és a hozzá kapcsolódó eszközök használatával az akadálymentesség fejlesztésében, valamint az adatcsatorna technikai módszereiről szóló beszélgetéseknek a központi vállalati adattárházakba történő be- és kivezetése során. De ott van a nagy adatok filozófiai eleme is. Más szavakkal, hogyan tudja felhasználni az összes ezen adatot, amelyek körülötte vannak, hogy valóban javítsa üzleti eredményeit és javítsa üzleti modelljét?

Íme öt módszer, ahogyan a vállalatok összeroppítják a számokat, és ténylegesen alkalmazzák azokat bizonyos konkrét eredményekre.

A nagy adatok portolása közvetlenül az ágazatspecifikus platformokba

Az összesített üzleti adatok használatának egyszerű módja az, hogy meghatározott adatelemeket helyezzen előre előre megtervezett üzleti folyamatok rendszerébe, amelyek célja az adatok hatékony továbbítása. Talán a legjobb példa az ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) eszközök. Az eladók szolgáltatásaikat gyakran az irányítópultok körül építik, amelyek hatékony és műveleti ügyfelekkel vagy mappákkal mutatják be az értékesítési dolgozókat és másokat.

A helyzet az, hogy a CRM használata feltételezi, hogy valahol megvan a szükséges adatok. Ha csoportosíthatja az ügyfélazonosítókat, a vásárlási előzményeket és más releváns elemeket, akkor mindezt elküldheti a CRM platformjára. Értékesítő csapata köszönöm.

Kiépíteni a régi üzleti intelligenciarendszereket

Megint kiválasztja és kiválasztja, hogy melyik adatkészletet kíván használni, de egy másik dolog, amit a vállalatok csinálnak, az az, hogy szokásos módon összegyűjti az adatokat, és lassan bővíti őket, azáltal, hogy egyre több nagy adathalmazt vezet be a hagyományos jelentési technikák.

Rendben, tehát nem csak néhány figyelmeztető erőforrás van odakint arról, hogy a régi rendszerek általában mennyire akadályozzák a tényleges fejlődést. De vannak olyan gyakorlati útmutatók is, amelyek megmutatják azokat a kihívásokat, amelyek a régi adatgyűjtő technológiák nagy adatmennyiségekben való használatában vannak, hogyan lehet ezt megtenni, és hogy a megfelelő alkalmazottak hogyan tudják különbséget tenni. Ráadásul technikailag minden "örökség", miután telepítettük, tehát nem mindig van értelme egy régi rendszert selejtezni minden alkalommal, amikor valami jobb jön.

Használja azt az adattárházat

Ha nagy adatai vannak egy központi lerakatban, és tudja, hogyan lehet elérni, akkor új folyamatokat építhet körül.

Ez egy kiváló példa arra, hogy néhány nagyobb vállalat hogyan hajtja végre a nagy adatok specifikus, pontos, pontosan meghatározott felhasználását. Lehetne nevezni a keresztindexelésnek; segít a vállalkozásnak, hogy konzisztens modelleket készítsen mindenféle ügyfélfiókja között, amelyek a szoftver-architektúra különböző részeiben tárolhatók.

Az összes műveleti adat együttes kombinálásával a társaság láthatja, hogy például egy név az egyszeri értékesítési ponton szereplő adatbázisban megegyezik-e a szolgáltatási részlegek egyikével. A társaság ezután mindkét osztályba importálja az információkat, így amikor valaki felveszi a telefont, megtudja, hogy az a személy mindkét külön csatornán aktív.

Ez az üzleti intelligencia gyakorlati felhasználása - segít abban, hogy valóban valamit megcsináljon az összes összegyűjtött nagy adat alapján.

Szerkezeti adatok

A nagy adatok másik jelentős problémája az, hogy a vállalatok gyakran viszonylag strukturálatlan adatokat gyűjtenek. A nem strukturált adatok papír vagy digitális dokumentum, nyers vagy finomítatlan adatbázis-források, vagy akár szöveges és kódrészletek formájában jelenhetnek meg a mobil eszközökről. A strukturálatlan adatok közös, hogy nem követik a relációs adatbázis formátumát. Ennek eredményeként a hagyományos relábilis adatbázis nem tudja kezelni, és nem bocsát ki belőle üzleti intelligenciát.

Kétféle módon kezelheti ezt: megragad egy lapátot, és kezdje meg ásni, vagy szerezzen olyan erőforrásokat, amelyek finomítják ezt a nem strukturált adatot végrehajtható adatokké. Azok a cégek, amelyek nem akarnak új szoftverekbe fektetni, emberi kezeket alkalmazhatnak a nem strukturált adatok szétválogatására és a megfelelő formázásra, ám most van néhány alternatíva az eszközöknek köszönhetően, amelyek hatékonyan elemzik a nem strukturált adatokat. Például a metaadatok az adatbányászat automatizálásának egyik módja, amely azt hasznossá teszi.

Azonosítsa és kezelje az adatlakokat

Egy másik nagy szó a nagy adatközösségben az data lake. Lényegében az adattó csak egy nagy adathalmaz, amely felhasználatlanul ül ott. Ez az adatok lényegi meghatározása nyugalomban - vele semmit nem csinálnak, nem zavarják, ugyanolyan jeges és lágy, mint egy álló víztestet.

Ismét, az adattavak kezelésére számos különféle módszer létezik, de mindegyik azzal a gondolkodással kezdődik, hogy mi található a nagy adatkészletekben, és miért vannak először hűtőtárolóban. A vállalatok saját adatközpontokat építenek, és ultramodern, objektumorientált adatcsoportosítási technológiákat alkalmaznak, hogy ezeket az adattalakat műveleti részekre bonthassák. Ez valójában védett esetben történik, esetenként, de egyes szakértők javaslataik vannak arról, hogy ezeket az adattókat hogyan lehet hasznos csatornákká alakítani, amelyekből az információk valahol végül elmennek, és megtesznek valamit.